How Big Data Tech Is Changing the Way We Farm
Sin la industria agrícola y sus agricultores, no tendríamos la deliciosa variedad de productos y carnes que hacen que las comidas sean memorables. Al igual que muchas otras industrias importantes, el sector agrícola ha sido influenciado sustancialmente por la tecnología. Veamos específicamente cómo contribuye Big Data a los cambios en los métodos de cultivo.
Sensores distribuidos por drones Monitorizan las condiciones de cultivo
Un equipo de investigación de la Universidad de Ciencia y Tecnología King Abdullah de Arabia Saudita (KAUST) diseñó métodos que use drones para colocar sensores sobre los cultivos para verificar sus características. Uno de los artilugios es un sensor estirable que rastrea los cambios en el crecimiento de la planta hasta el micrómetro.
El otro se llama PlantCopter, y hace un patrón de sacacorchos a través del aire, midiendo la temperatura y la humedad a medida que avanza. El diseño le permite adherirse naturalmente a las hojas y otras partes de los cultivos en la mayoría de los casos. Las personas detrás del proyecto dicen que incluso cuando un PlantCopter no se adhiere a un cultivo, el sistema es lo suficientemente rentable cuando dicho resultado no es prohibitivamente caro.
Otros tipos de sistemas de monitoreo disponibles comercialmente requieren que las personas coloquen el equipo a mano, y los sensores a menudo no se comunican entre sí. Si tienen capacidades de comunicación, los precios de dichos sistemas aumentan sustancialmente.
En el caso de esta nueva opción, los sensores transmiten datos durante un promedio de 151 días. Luego, el contenido recopilado se destina a drones cercanos o personas con teléfonos inteligentes que pueden analizar los datos y realizar cambios en las técnicas de cultivo cuando sea necesario. La capacidad de ver estas métricas detalladas de forma simplificada ahorra tiempo, trabajo y dinero a los agricultores.
El modelo prospectivo ayuda a los agricultores a anticipar el futuro
Una de las realidades consistentes de la agricultura es que está llena de riesgos. Los agricultores podrían invertir cantidades considerables de dinero en cultivos que no rinden como se espera, o podrían enfrentar sequías severas que tienen impactos negativos y de larga data. No es posible predecir el futuro con certeza, por supuesto, pero algunos expertos piensan que el big data podría aportar mejoras para saber qué hay por delante.
Los científicos que se especializan en modelado integrado en el Centro Internacional de Agricultura Tropical podrían realizar progresos pioneros ( CIAT), un centro de investigación dentro de la red CGIAR. CGIAR es una asociación mundial de personas que trabajan por un futuro de seguridad alimentaria. El CIAT aborda el hambre, la pobreza y la nutrición haciendo que los sistemas agrícolas sean más eficientes.
La rama de Análisis de Políticas y Decisión (DAPA) del CIAT usa técnicas de modelado integrado para hacer escenarios de previsión que calculan el impacto de cosas como el clima cambio y recursos hídricos en la agricultura. Utiliza las matemáticas para predecir la plausibilidad de los posibles resultados, como si algunos factores son ciertos, mientras que otros, como la tasa de adopción de tecnología en la agricultura, cambian.
La inteligencia artificial (AI) puede hacer algunas cosas mejor que humanos como analizar imágenes y diagnosticar enfermedades. Eso se debe, en parte, a la velocidad y precisión con la que funciona. Este uso del modelado integrado es similar porque ofrece resultados más rápidos que los humanos sin tecnología. Además, los resultados ayudan a los agricultores a tomar decisiones informadas sobre sus inversiones.
El seguimiento de la salud del ganado en tiempo real podría reducir las enfermedades generalizadas
Cualquier agricultor que alguna vez haya visto una enfermedad mortal barrer a través de una manada de ganado sabe lo devastador que es de repente pierden un porcentaje significativo de ganado después de haber tenido previamente una manada consistentemente saludable. Estas situaciones ocurren porque, a pesar de los mejores esfuerzos de quienes cuidan a los animales, no siempre es posible detectar síntomas de enfermedades lo suficientemente temprano para evitar muertes.
Sin embargo, un ensayo australiano en Nueva Gales del Sur podría allanar el camino para una un futuro más saludable para el ganado. Alrededor de 10,000 reses en Nueva Gales del Sur recibirán monitores equipados con equipos Bluetooth que ofrecen un alcance de aproximadamente 300 metros.
Mediante el uso de lectores complementarios que interpretan los datos enviados por los dispositivos de monitoreo, los agricultores pueden obtener advertencias previas de enfermedades potenciales, más indicadores de salud generales más precisos. Todos los datos recopilados van a la nube, lo que permite un análisis posterior directo. Además, los agricultores pueden recibir alertas móviles sobre animales individuales que pueden estar en peligro basándose en datos biométricos, incluidos los comportamientos de pastoreo.
El CEO de HerdDogg, la compañía que creó el sistema de seguimiento, señala que esta tecnología tiene un precio más razonable que otras opciones para la industria de la carne. Además de promover un mejor bienestar animal, también podría reducir los gastos de mano de obra.
El análisis de datos facilita múltiples beneficios
Los ejemplos anteriores brindan una descripción fascinante de las formas de aplicar big data a la agricultura que podría cambiar para siempre los medios de vida de los agricultores. sector agrícola en general. Algunas de las iniciativas anteriores aún están en sus primeras etapas, pero los científicos involucrados están ansiosos por experimentar con nuevas formas de implementar la tecnología. Como tal, los emparejamientos futuros de agricultura y big data deberían proporcionar beneficios aún imprevistos.
